一、数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系？
NoSQL，是notonlysql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案，即为Mapreduce（计算的）和HDFS（文件系统）,使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。
二、分布式kvm与矩阵的区别？
分布式矩阵是组播方式实现的。 分布式kvm是通过单播的方式实现的。
三、分布式生产与传统区别？
1、决策信息来源的差距。
生产计划的制定是依据基础数据。传统的生产计划的决策信息来源于需求信息和资源信息。需求信息来自订单和需求预测；资源信息来自生产决策生产计划决策的制约条件。供应链生产计划的信息来源于多源头，例如供应商、分销商和用户。
2. 决策模式的差距。
传统的生产计划决策模式是一种集中式决策，而供应链管理环境下的决策模式是分布式的、群体决策过程。基于多代理的供应链系统是立体的网络，各个节点企业具有相同的地位，有本地数据库和领域知识库，在形成供应链时，各节点企业拥有暂时性的监视权和决策权，每个节点企业的生产计划决策都受到其他企业生产计划决策的影响，需要一种协调机制和冲突解决机制。当一个企业的生产计划发生改变时需要其他企业的计划也作出相应的改变，这样供应链才能获得同步化的响应。
3. 信息反馈机制的差距。
企业的计划能得到执行需要有效的监督控制机制。要进行有效的监督控制必须建立一种信息反馈机制。传统的企业生产计划的信息反馈机制是一种链式反馈机制。由于递阶组织结构的特点信息的传递一般是从底层向高层信息处理中心反馈，形成和组织结构平行的信息递阶的传递模式。
4. 计划运行环境的差异。
供应链管理环境下的生产计划是在不稳定的运行环境下进行的，因此要求生产计划与控制系统具有更高的柔性和敏捷性，比如提前期的柔性，生产批量的柔性等。传统生产计划缺乏柔性无法以固定的环境约束变量应付不确定的市场环境。供应链管理环境下的生产计划涉及到的多是订单化生产，这种生产模式动态性更强。
四、分布式IO与dcs区别？
分布式IO和DCS(Distributed Control System)是两个不同的概念，其区别如下：
1. 定义不同：分布式IO是指将IO操作分散到多个节点上进行处理，以提高系统的并发能力和容错能力；而DCS是指一种集中式的控制系统，通过网络连接多个控制节点，实现对生产过程的监控、控制和管理。
2. 应用场景不同：分布式IO主要应用于分布式系统、云计算、大数据等领域，可以提高系统的性能和可扩展性；而DCS主要应用于工业自动化、过程控制等领域，可以实现对生产过程的实时监控和远程控制。
3. 技术原理不同：分布式IO主要采用分布式计算和消息传递技术，如MPI、TCP/IP等协议；而DCS主要采用控制算法和通信协议，如PLC(Programmable Logic Controller)、OPC(Open Platform Communications)等。
总之，分布式IO和DCS虽然都涉及到系统的IO处理和控制管理，但是其应用场景和技术原理有所不同，需要根据具体需求进行选择和应用。
五、数据与大数据的区别？
大数据区别于数据，主要于数据的多样性。据某研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。
大数据区别于数据，主要于数据的多样性。据某研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。
从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。
其实通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。从本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。
然而就现在社会环境而言当我们上网时、当我们携带配备GPS的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。而这些海量的数据需要新的技术进行整合，所以大数据就营运而生了。
从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值
大数据与数据之间 ：在大量信息不断衍生的时代，大数据的使用将更好地优化社会发展模式。目前，大数据在促进学习、农业、空间科学等方面发挥了巨大的作用，甚至人工智能的发展也是以大数据的理论和实践为基础的。
六、深入分析：分布式系统与大数据的根本区别
引言
随着科技的迅猛发展，分布式系统和大数据已成为现代信息技术的重要概念。尽管这两者在某些方面有所交集，但它们在定义、适用场景和技术实现等方面具有显著的区别。理解这些区别将帮助企业和开发者更好地选择和应用相应的技术，从而提高工作效率，促进创新。
什么是分布式系统？
分布式系统是指将计算任务分散到多台计算机上进行处理的系统。这种系统的主要特点是通过网络连接多个独立的计算节点，以实现更高的性能和可扩展性。分布式系统的应用范围广泛，包括云计算、微服务架构等。其核心目标是确保系统的高可用性、可扩展性以及容错能力。
什么是大数据？
大数据指的是在常规数据处理软件难以捕捉、管理和分析的庞大、高速、多样化的数据集合。大数据通常具有以下几个特征：
- 体量大：数据量达到TB甚至PB级别。
- 速度快：数据生成和更新的实时性极高。
- 多样性：数据来源多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 真确性：数据质量和准确性参差不齐。
大数据的处理和分析涉及到数据采集、存储、处理和分析等多个环节，通常需要运用大数据技术，如Hadoop、Spark等。
分布式系统与大数据的根本区别
尽管分布式系统与大数据在某些应用场景中可能交叉，但它们的本质区别主要体现在以下几个方面：
1. 定义和目标
分布式系统的主要目标是通过多台计算机的协作来提高整体性能和可用性，强调的是资源的分布与管理。而大数据的核心在于数据的处理与分析，通过对庞大数据集的深入分析来提取价值和洞察。
2. 数据处理方法
分布式系统通常会采取分布式计算的方式来处理任务，即将工作负载均匀分布到各个节点上。而处理大数据需要使用专门的算法和工具，以便于快速处理极其庞大的数据集，例如MapReduce框架、流处理框架等。
3. 应用场景
分布式系统适用于需要高可用性和可扩展性的环境，如在线支付平台、社交网络等。而大数据则适合于需要分析大量数据以获得决策支持的场景，比如精准营销、用户行为分析、金融风控等。
4. 技术栈
实现分布式系统通常依赖于网络协议、负载均衡算法等技术。而处理大数据则需要数据仓库、数据湖、ETL工具等技术支持。分布式数据库如Cassandra和Hadoop生态系统中的HDFS也常用于大数据存储和管理。
如何选择？
在进行技术选型时，企业需要根据自身的需求来选择合适的体系结构。如果企业面临的是计算资源分布不均而导致的性能瓶颈，选择分布式系统将是更好的选择；而如果企业的数据量庞大并面临数据分析需求，投资于大数据技术将极大有助于挖掘数据价值。
结论
综上所述，分布式系统与大数据在定义、目标、数据处理方法及技术栈等方面均存在显著差异。理解这些区别不仅能够帮助技术从业者在工作中作出更合适的技术决策，同时也能帮助企业更有效地利用数据资源，推动业务的可持续发展。
感谢您阅读完这篇文章，希望通过对分布式系统与大数据区别的深入分析，您能更清晰地了解这两种技术，并能够在不同行业和场景中灵活应用。
七、云数据库和分布式数据库的区别？
打个比方这二者就像磁盘阵列和云盘。 云数据库和云盘一样，是云提供商提供的一种SaaS。背后可能通过磁盘阵列或者其它分布式架构实现。用户无需理会，即买即用。
分布式数据库，则和磁盘阵列一样，内部数据分散存储在不同硬件实体，但对外仍是一个逻辑整体。 所以，云数据库背后可能通过分布式数据库实现。两者没有必然的联系。
八、分布式数据库和传统数据库的区别？
时代的发展，使得数据不断增加。传统的数据存储方式远远满足不了需求。想象一下，企业发展过程中，数据越来越多。以往，只能买个存储空间更大的数据库服务器，然后将原有的数据拷贝过去。但这只是一时的补救，并不能满足未来的发展。
我们常常说区块链是分布式数据库，但在这前面要加上“特殊的”这三个字。因为区块链与传统的分布式数据库还是有区别的。
分布式数据库
分布式数据库是将数据分割开来，存储在不同的数据库服务器中，数据多了就多用个服务器。当然，实际当中并不是这么简单的，我们还要考虑服务器之间的链接，怎样快速查找数据等等。
在分布式数据库中，负责存储的服务器节点只存储一部分数据，节点之间是彼此信任的，这些节点组合成一个完整的数据库。
区块链——公有链
公有链运用了分布式存储的技术，它提高了每个节点的权限，每个节点都是个独立的个体。与传统分布式数据库最大的区别是：公有链的节点是彼此制约的。
公有链的节点他们各自就是一个完整的数据库，可以存储公有链上所有的区块数据。由于各节点相互独立，区块链才被称为一个去中心化的分布式数据库。
公有链相对于传统的分布式数据库，有着明晰的优势，由于数据确认需要一半以上的节点共识，使得数据具有不可篡改的特点，而且由于数据存在于多个节点，使得数据理论上是永远不会丢失的。
然而，为了这些优势，公有链存在一些短板。首先，由于每个模块的生成需要多方确认，使得数据生成的效率降低。再一个，虽然区块链采用加密技术来保障用户隐私，然而，由于每个节点都能获得完整的数据，数据是公开的，使得一旦用户泄露了自己的地址，别人就能很容易地知晓其交易记录。
另外，由于每个节点都能存储所有的数据，造成了不必要的浪费，使得数据冗余。
区块链的进化版——T-ABC联盟链
联盟链的特点是区块链由联盟中的成员进行管理。成员推选出1个或多个预选节点负责记账，使得记账由无数个节点限制到有限的节点，大大提高了效率，且保留了不可篡改的特点。而其用户节点只有查询和交易功能，并未存储所有数据。用户想要查询记录，不仅需要地址，还要有对应的私钥，很好地保障用户的隐私。
我们都知道数据在区块链中是分为一个个区块存储的。T-ABC中的普通节点是没有存储所有区块的，每个区块都是从上亿个节点中随机抽取6个节点存储。避免了数据的大量冗余。
有人会问，如果这6个节点都坏了，数据不就丢失了吗？为此，每当一个节点损坏或断网，整个系统会将其存储的数据再随机同步给其他节点，使得每个区块在整个系统中都有6个节点记录，使得数据不会丢失的。
T-ABC联盟链通过由联盟成员管理，限制普通节点查询权限，普通节点不存储完整数据。在分布式数据库基础上，优化了数据不可被篡改，让数据更可信，赋予了节点更高的权限。
九、分布式和并行数据库的区别？
（1） 应用目标不同。
并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。
分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。
（2） 实现方式不同。
在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。
在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。
结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。
但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，颠倒点的通信开销较大。
因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。
（3） 各结点的地位不同。
在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。
在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。
每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。
十、mpp架构与分布式架构区别？
MPP架构和分布式架构的区别在于服务器不同，数据不同。
首先，MPP架构是以处理能力为中心的，而分布式架构是以数据为中心的，前者将批量数据分发到不同的节点上，并在其中组织计算任务，而后者用一组容错的节点复制，存储和处理数据。此外，MPP架构倾向于使用巨型专用服务器，而分布式架构使用更多的小规模服务器。最后，MPP架构以大量的物理集线器和网络技术为基础，而分布式架构以网络共享技术为基础
